原文传递
基于鱼眼相机侧后盲区车辆检测的研究与实现
| 论文题名： | 基于鱼眼相机侧后盲区车辆检测的研究与实现 |
| 关键词： | 汽车驾驶辅助系统;鱼眼相机;盲区车辆检测;视觉技术;图像处理 |
| 摘要： | 在我国近30年发展过程中，私家车的数量飞速增长，随之引发的各种交通事故也日益突出。由于驾驶者在变道、拐弯时看不见车辆侧方或者后方盲区的车辆，因此驾驶盲区是引起交通事故的一个重要因素。如果当有车辆进入盲区时对驾驶者适当的提醒可以减少事故的发生，减轻财产损失。目前，发达国家就开始发展高级汽车驾驶辅助系统来解决这一问题。与基于雷达、红外线等传感器的方案相比，视频传感器具有价格低、适应性强、检测范围广等优势，目前正成为研究的热点。 本文利用泊车系统的鱼眼相机，基于视觉技术就盲区车辆检测展开研究，通过现有技术的分析，提出一种基于鱼眼相机的侧后方盲区车辆检测技术。本文的算法分为两个阶段:假设产生与假设验证。在假设产生阶段，首先对鱼眼相机输入的图片进行灰度处理，并选择检测区域以减少计算量，提高检测效果;然后基于光流法寻找车辆光流，并利用帧差分、逆向跟踪特征点、聚类特征点等方法对车辆光流进行筛选，在图像中快速的找到候选对象的位置，以便为下一个阶段的对象存在性验证做准备。假设验证阶段，对第一阶段提出的假设结果（即假定的车辆）作为输入，通过车辆的阴影特征验证假设的真伪。 总的来说，本文研究了车辆检测的相关技术与理论，最后本文实现了该技术的原型系统，实验表明该方法对于复杂场景具有一定的鲁棒性，且能够实时工作，具有实用性。 |
| 作者： | 么思文 |
| 专业： | 计算机系统结构 |
| 导师： | 袁淮 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
